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      基于神經(jīng)網(wǎng)絡和代碼相似度的漏洞檢測

      2021-05-24 | pdf | 2.72 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　靜態(tài)漏洞檢測通常只針對文本進行檢測，執(zhí)行效率高但是易產(chǎn)生誤報。針對該問題，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡技術提出一種基于代碼相似性的漏洞檢測方法。通過對程序源代碼進行敏感函數(shù)定位、程序切片和變量替換等數(shù)據(jù)預處理操作，獲取訓練所用數(shù)據(jù)。構建基于Bi-LSTM的相似性判別模型，設定漏洞模板數(shù)據(jù)庫，將待測代碼與漏洞模板作比對以判別其是否存在漏洞。實驗結(jié)果表明，該方法的準確率達8.1%，誤報率低至4.7%。

      神經(jīng)網(wǎng)絡 代碼 漏洞
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